推荐模型的训练方法、推荐方法、设备、产品及存储介质
申请号:CN202511336880
申请日期:2025-09-18
公开号:CN120822040A
公开日期:2025-10-21
类型:发明专利
摘要
本说明书实施例提供一种推荐模型的训练方法、推荐方法、设备、产品及存储介质,所述方法包括:根据用户集合中用户的用户数据,获取所述用户的高阶特征;基于所述用户集合中各用户的高阶特征之间的相似度,对所述用户集合中的用户进行聚类,得到多个类簇;根据所述多个类簇,确定出所述用户集合的多个子集;其中,所述子集包含一个或多个所述类簇;为每个所述子集分别训练对应的推荐模型。本实施例能够对用户集合准确划分出多个子集,并分别训练对应的推荐模型,能够获得较佳的推荐效果。
技术关键词
深度学习模型
分类正确率
推荐方法
基础
指数
训练分类模型
网络
数据
处理器
计算机程序产品
计算机设备
矩阵
指标
聚类
可读存储介质
存储器
标签
样本
有效性